【摘 要】
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针对造纸废水处理过程的特点,提出了一种改进的BP神经网络的建模方法。通过在实验室条件下进行造纸废水处理试验取得的数据对BP神经网络进行训练,建立了造纸废水处理过程的网
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针对造纸废水处理过程的特点,提出了一种改进的BP神经网络的建模方法。通过在实验室条件下进行造纸废水处理试验取得的数据对BP神经网络进行训练,建立了造纸废水处理过程的网络模型。该网络模型仿真实际废水处理过程的结果表明,改进的BP神经网络算法较原BP网络对样本数据的仿真误差较小,测试数据的平均相对误差只有2.72%,泛化能力更好。建立好的预测控制模型与MCGS组态软件结合应用于实验室的造纸废水处理控制,控制系统会自动计算出该时刻的加药量,控制的出水COD与实际出水COD非常的接近,结果表明MCGS和控制算法的有机结合对废水处理过程可以实现有效的控制。
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